Будущее Web3 AI заключается в стратегическом обходе
Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс в многофункциональных моделях углубляет технологические барьеры Web2 AI. От семантической согласованности до визуального понимания, от высокоразмерного встраивания до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные модальности выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую AI-экосистему. Рынок акций США реагирует положительно, как на криптовалютные акции, так и на акции AI наблюдается небольшая бычья тенденция. Однако этот бум практически не связан с областью криптовалют.
Недавние попытки Web3 AI в направлении Агентов сталкиваются с проблемами направленности. Попытка собрать многомодульную модульную систему в стиле Web2 с использованием децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием как с технической, так и с мыслительной точки зрения. В условиях сильной взаимосвязанности модулей, нестабильного распределения признаков и концентрированного спроса на вычислительные мощности, многомодульность в Web3 сложно утвердить. Будущее Web3 AI не в подражании, а в стратегическом обходе.
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, несоответствие семантики приводит к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" означает отображение информации из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство, позволяя моделям понимать и сравнивать значения, стоящие за этими сигналами. Только при реализации высокоразмерного эмбеддингового пространства имеет смысл разделять рабочий процесс на разные модули. Но в протоколе Web3 Agent невозможно достичь высокоразмерного эмбеддинга, потому что модульность является заблуждением Web3 AI.
Высокоразмерное вложенное пространство может вмещать разнообразные, переплетенные семантические характеристики, позволяя им занимать более четкие позиции в своих семантических измерениях. Когда семантика не может быть согласована, различные сигналы в низкоразмерном пространстве "сжимаются" друг с другом, что приводит к снижению производительности модели, затрудняет генерацию стратегий, мешает улавливанию тонких различий и делает межмодульное сотрудничество сложным, в результате чего система не может справляться со сложными рыночными сценариями.
Протоколы Web3 AI или Agent сложно реализовать в высокоразмерном встраиваемом пространстве. Большинство агентов Web3 просто оборачивают готовые API, не имея единого центрального встраиваемого пространства и кросс-модульного механизма внимания. Требование к Web3 AI реализовать высокоразмерное пространство эквивалентно требованию к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все необходимые API-интерфейсы, что противоречит его модульной концепции.
В пространстве низкой размерности механизм внимания не может быть точно спроектирован
Высокоуровневые многомодальные модели требуют точных механизмов внимания. Механизмы внимания - это способ динамического распределения вычислительных ресурсов, позволяющий модели избирательно "сосредоточиться" на наиболее релевантных частях при обработке входных данных одной модальности. Предпосылкой эффективного функционирования механизмов внимания является наличие высоких измерений в многомодальных данных.
Web2 AI при проектировании механизма внимания основывается на том, что модель динамически распределяет "веса внимания" для каждого элемента при обработке последовательностей, позволяя сосредоточиться на наиболее актуальной информации. Механизм Query-Key-Value помогает определить ключевую информацию и извлекать нужное содержимое в пространстве измерений.
Модульный Web3 AI испытывает трудности с реализацией единого управления вниманием. Механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как независимые API возвращают данные в разных форматах и распределениях, что не позволяет сформировать взаимодействующие Q/K/V. Многоголовое внимание позволяет одновременно и параллельно сосредоточиться на различных источниках информации, в то время как независимые API часто вызываются линейно, что лишает их возможности параллельной и многопутевой динамической веса.
Дискретная модульная сборка приводит к тому, что слияние признаков остается на поверхностной статической стыковке
"Слияние признаков" представляет собой дальнейшую комбинацию векторных признаков, полученных после обработки различных модальностей на основе выравнивания и внимания. Web3 AI остается на самой простой стадии объединения, поскольку динамическое слияние признаков требует высокой размерности пространства и тонкой механики внимания.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, обрабатывая многомодальные характеристики одновременно в одном высокоразмерном пространстве, совместно оптимизируя с помощью слоев внимания и слияния вместе со слоями нижнего потока задач. Web3 AI же чаще использует модульное соединение, не имея единой цели обучения и потока градиентов между модулями.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в высокоразмерном пространстве, процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. Выходные размеры агентов Web3 AI крайне малы, что затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей. Web2 AI формирует замкнутую оптимизацию, тогда как Web3 AI в основном зависит от ручной или внешней оценки процессов и настройки параметров, что приводит к отсутствию автоматизированной обратной связи от начала до конца.
Барьеры в AI-индустрии углубляются, но болевые точки еще не возникли
Многомодальная система Web2 AI является большим инженерным проектом, требующим огромного объема данных, значительных вычислительных мощностей, передовых технологий и сложной инженерной реализации. Это создает мощные барьеры для входа в отрасль и формирует ключевое конкурентное преимущество ведущих команд.
Web3 AI должен применять тактику "окружения города деревней" для развития, начиная с маломасштабных испытаний в краевых сценариях, а затем, когда основа станет прочной, ожидать появления ключевых сценариев. Преимущества Web3 AI заключаются в децентрализации, высокой параллельности, низкой связности и совместимости гетерогенной вычислительной мощности, что делает его подходящим для легковесных структур, легких для параллелизации и стимулирующих задач.
Барьеры текущего Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции между ведущими компаниями. Возможности Web3 AI могут появиться после исчезновения преимуществ Web2 AI. До этого момента проекты Web3 AI должны осторожно выбирать точки входа, обращая внимание на то, могут ли они войти с периферийных сцен, смогут ли они постоянно улучшаться в небольших приложениях и обладают ли достаточной гибкостью для реагирования на изменения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
NotFinancialAdvice
· 07-19 18:23
Возможности всегда на краю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaverseVagabond
· 07-18 00:14
Обход также является стратегией.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PretendingSerious
· 07-17 05:53
Новая бутылка не принесет старое вино
Посмотреть ОригиналОтветить0
DataBartender
· 07-16 18:52
Детали решают жизнь и смерть
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterZhang
· 07-16 18:52
Мультимодальность в конечном итоге будет разрушена
Будущее Web3 AI заключается в стратегическом обходе, сосредоточении на краевых сценариях и разрушении барьеров.
Будущее Web3 AI заключается в стратегическом обходе
Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс в многофункциональных моделях углубляет технологические барьеры Web2 AI. От семантической согласованности до визуального понимания, от высокоразмерного встраивания до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные модальности выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую AI-экосистему. Рынок акций США реагирует положительно, как на криптовалютные акции, так и на акции AI наблюдается небольшая бычья тенденция. Однако этот бум практически не связан с областью криптовалют.
Недавние попытки Web3 AI в направлении Агентов сталкиваются с проблемами направленности. Попытка собрать многомодульную модульную систему в стиле Web2 с использованием децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием как с технической, так и с мыслительной точки зрения. В условиях сильной взаимосвязанности модулей, нестабильного распределения признаков и концентрированного спроса на вычислительные мощности, многомодульность в Web3 сложно утвердить. Будущее Web3 AI не в подражании, а в стратегическом обходе.
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, несоответствие семантики приводит к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" означает отображение информации из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство, позволяя моделям понимать и сравнивать значения, стоящие за этими сигналами. Только при реализации высокоразмерного эмбеддингового пространства имеет смысл разделять рабочий процесс на разные модули. Но в протоколе Web3 Agent невозможно достичь высокоразмерного эмбеддинга, потому что модульность является заблуждением Web3 AI.
Высокоразмерное вложенное пространство может вмещать разнообразные, переплетенные семантические характеристики, позволяя им занимать более четкие позиции в своих семантических измерениях. Когда семантика не может быть согласована, различные сигналы в низкоразмерном пространстве "сжимаются" друг с другом, что приводит к снижению производительности модели, затрудняет генерацию стратегий, мешает улавливанию тонких различий и делает межмодульное сотрудничество сложным, в результате чего система не может справляться со сложными рыночными сценариями.
Протоколы Web3 AI или Agent сложно реализовать в высокоразмерном встраиваемом пространстве. Большинство агентов Web3 просто оборачивают готовые API, не имея единого центрального встраиваемого пространства и кросс-модульного механизма внимания. Требование к Web3 AI реализовать высокоразмерное пространство эквивалентно требованию к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все необходимые API-интерфейсы, что противоречит его модульной концепции.
В пространстве низкой размерности механизм внимания не может быть точно спроектирован
Высокоуровневые многомодальные модели требуют точных механизмов внимания. Механизмы внимания - это способ динамического распределения вычислительных ресурсов, позволяющий модели избирательно "сосредоточиться" на наиболее релевантных частях при обработке входных данных одной модальности. Предпосылкой эффективного функционирования механизмов внимания является наличие высоких измерений в многомодальных данных.
Web2 AI при проектировании механизма внимания основывается на том, что модель динамически распределяет "веса внимания" для каждого элемента при обработке последовательностей, позволяя сосредоточиться на наиболее актуальной информации. Механизм Query-Key-Value помогает определить ключевую информацию и извлекать нужное содержимое в пространстве измерений.
Модульный Web3 AI испытывает трудности с реализацией единого управления вниманием. Механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как независимые API возвращают данные в разных форматах и распределениях, что не позволяет сформировать взаимодействующие Q/K/V. Многоголовое внимание позволяет одновременно и параллельно сосредоточиться на различных источниках информации, в то время как независимые API часто вызываются линейно, что лишает их возможности параллельной и многопутевой динамической веса.
Дискретная модульная сборка приводит к тому, что слияние признаков остается на поверхностной статической стыковке
"Слияние признаков" представляет собой дальнейшую комбинацию векторных признаков, полученных после обработки различных модальностей на основе выравнивания и внимания. Web3 AI остается на самой простой стадии объединения, поскольку динамическое слияние признаков требует высокой размерности пространства и тонкой механики внимания.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, обрабатывая многомодальные характеристики одновременно в одном высокоразмерном пространстве, совместно оптимизируя с помощью слоев внимания и слияния вместе со слоями нижнего потока задач. Web3 AI же чаще использует модульное соединение, не имея единой цели обучения и потока градиентов между модулями.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в высокоразмерном пространстве, процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. Выходные размеры агентов Web3 AI крайне малы, что затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей. Web2 AI формирует замкнутую оптимизацию, тогда как Web3 AI в основном зависит от ручной или внешней оценки процессов и настройки параметров, что приводит к отсутствию автоматизированной обратной связи от начала до конца.
Барьеры в AI-индустрии углубляются, но болевые точки еще не возникли
Многомодальная система Web2 AI является большим инженерным проектом, требующим огромного объема данных, значительных вычислительных мощностей, передовых технологий и сложной инженерной реализации. Это создает мощные барьеры для входа в отрасль и формирует ключевое конкурентное преимущество ведущих команд.
Web3 AI должен применять тактику "окружения города деревней" для развития, начиная с маломасштабных испытаний в краевых сценариях, а затем, когда основа станет прочной, ожидать появления ключевых сценариев. Преимущества Web3 AI заключаются в децентрализации, высокой параллельности, низкой связности и совместимости гетерогенной вычислительной мощности, что делает его подходящим для легковесных структур, легких для параллелизации и стимулирующих задач.
Барьеры текущего Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции между ведущими компаниями. Возможности Web3 AI могут появиться после исчезновения преимуществ Web2 AI. До этого момента проекты Web3 AI должны осторожно выбирать точки входа, обращая внимание на то, могут ли они войти с периферийных сцен, смогут ли они постоянно улучшаться в небольших приложениях и обладают ли достаточной гибкостью для реагирования на изменения.